Algoritmo apriori

El algoritmo apriori se usa en minería de datos para encontrar Reglas de asociación en un conjunto de datos. Este algoritmo se basa en el conocimiento previo o “a priori” de los conjuntos frecuentes, esto sirve para reducir el espacio de búsqueda y aumentar la eficiencia.

Ejemplo

Este ejemplo sugiere el proceso de selección o generación de una lista de posibles conjuntos de items. El objetivo de la técnica es construir un conjunto de k items a partir de un conjunto de tamaño k − 1. Por ejemplo, con k = 4, se supone que hay dos conjuntos de tamaño k − 1 tal que...

$A \rightarrow B \rightarrow C$,

y

$A \rightarrow B \rightarrow D$,

se generan dos conjuntos de datos candidatos, denominados

$A \rightarrow B \rightarrow C \rightarrow D$

y

$A \rightarrow B \rightarrow D \rightarrow C$.

Véase también

• Minería de datos
• Aprendizaje automático
• Reglas de asociación
• Weka (aprendizaje automático) (software)

Enlaces externos

• Variantes del algoritmo apriori
• Introducción a la minería de datos descriptiva